TL;DR
La mayoría de las herramientas de “IA para soporte al cliente” no son realmente colaborativas: o bien son bots rígidos o plataformas complejas que aíslan la automatización de los equipos humanos. Invent reimagina el soporte como “multiplayer”, donde la IA y las personas comparten contexto y espacio de trabajo, orquestan múltiples modelos, aprendizaje continuo y derivaciones sin fricción.
El resultado: menos fricción, más confianza y una colaboración humano–IA que impulsa resultados reales para el cliente.
Introducción
En los últimos años, “IA para soporte al cliente” suena igual en todas partes. Todas las plataformas prometen chatbots más inteligentes, respuestas más rápidas y menos tickets. Pero si miras de cerca, la mayoría de herramientas caen en uno de dos bandos:
- Chatbots estáticos acoplados a sistemas existentes – un widget que responde preguntas frecuentes (FAQs), quizá crea un ticket, pero vive en su propio mundo.
- Plataformas pesadas e inflexibles – potentes, pero complejas. Puedes hacer mucho… siempre que estés dispuesto a rediseñar tus flujos de trabajo, conectar decenas de herramientas y estar encima del bot.
Creamos Invent porque ambos enfoques pasan por alto una verdad central: el soporte es multiplayer.
No es solo “un bot hablando con un cliente”. Es un esfuerzo coordinado entre IA, agentes humanos, managers, operaciones, sistemas y datos. Si tu IA no vive dentro de esa realidad, siempre se sentirá como algo accesorio: algo que tienes que arreglar, supervisar y explicar constantemente.
Invent existe para cambiar eso.
En lugar de otro bot más, estamos construyendo un espacio de trabajo de soporte con IA multiplayer: un solo lugar donde IA y humanos comparten contexto, colaboran en tiempo real y mejoran continuamente juntos.
Qué falla en las herramientas de soporte con IA actuales
Sobre el papel, las herramientas de soporte con IA prometen una historia simple: automatiza lo repetitivo, libera a tus agentes para el trabajo de mayor valor, mejora CSAT.
En la práctica, los equipos chocan con los mismos problemas una y otra vez.
1. Chatbots que responden, pero no realmente resuelven
La mayoría de herramientas son buenas para dar una respuesta, no necesariamente la correcta o la que logra una resolución completa.
Un flujo típico:
- El bot responde con algo de tu centro de ayuda.
- El cliente no queda del todo satisfecho y hace una repregunta.
- El bot se repite o se pierde.
- El cliente escribe: “Quiero hablar con una persona.”
- La conversación vuelve a empezar con un humano, que ahora tiene que hacer todas las mismas preguntas otra vez.
Has añadido fricción sin reducir el trabajo de forma significativa. Los clientes se frustran; los agentes no confían en el bot; los responsables empiezan a apagar la IA “por seguridad”.
2. Plataformas pesadas que aun así te obligan a ir pegando piezas
En el extremo opuesto, hay grandes plataformas que prometen control total: flujos, reglas, condiciones, enrutamiento granular.
Son potentes, pero a menudo asumen que:
- Rediseñarás tu proceso alrededor de la herramienta.
- Tienes tiempo para mantener flujos, prompts e integraciones.
- Tu equipo puede invertir semanas o meses para obtener valor.
Terminas con un sistema sofisticado que igualmente requiere cableado manual: una herramienta para chat, otra para conocimiento, otra para analítica, otra para enrutamiento. La IA se convierte en otra capa más que gestionar.
3. IA ciega al contexto real
La mayoría de herramientas de IA generativa tratan cada mensaje como un prompt de texto aislado:
- Poca o ninguna conciencia de conversaciones pasadas.
- Memoria débil de las preferencias o el historial del cliente.
- Comprensión limitada de sistemas internos (suscripciones, pedidos, SLAs).
Son “inteligentes” al generar lenguaje, pero no al usar el contexto. En soporte, el contexto lo es todo.
El soporte es y debe ser multiplayer por naturaleza
El soporte es un deporte de equipo.
En cualquier día, un solo problema de cliente puede tocar:
- Un chatbot o asistente de IA
- Un agente de soporte en primera línea
- Un especialista o líder de equipo
- Alguien de operaciones actualizando documentación
- Un product manager observando patrones en las conversaciones
- CRM, facturación, paneles internos, rastreadores de incidencias
Y, algo importante, los roles no son estáticos:
- La IA puede iniciar la conversación, pero derivarla a un humano.
- Una persona puede resolver hoy algo que mañana debería manejar la IA.
- Un manager puede convertir una gran respuesta humana en un patrón reutilizable del que el asistente aprenda.
A esto nos referimos con soporte multiplayer: múltiples actores, algunos humanos, otros IA cuando se necesita, compartiendo el mismo contexto del cliente, el mismo espacio de trabajo y el mismo objetivo: resolver el problema de la forma más rápida, precisa y empática posible, no solo responder.
- Si tu IA no vive dentro de ese espacio de trabajo compartido, siempre será un apéndice.
- Si tus humanos no pueden ver, dirigir y mejorar lo que hace la IA, nunca se construirá confianza.
Así que diseñamos Invent en torno a una idea simple:
La IA y las personas deben trabajar en el mismo sitio, con la misma información, como parte del mismo equipo.
Detalles de contacto de Maya en el espacio de trabajo de soporte, indicando que chatea vía el widget web en Chrome en macOS y que prefiere English (US) y Español.
Qué es Invent: una capa colaborativa de soporte con IA
Invent es una capa colaborativa de soporte que se superpone a tus herramientas existentes y orquesta múltiples modelos de IA, tu documentación, tus datos de clientes y a tus agentes en una experiencia unificada.
A alto nivel, Invent hace cuatro cosas:
- Orquesta múltiples modelos y herramientas detrás de un único asistente.
- Mantiene una rica memoria específica por cliente.
- Vive en el mismo espacio de trabajo que tus agentes.
- Aprende continuamente de interacciones reales.
Perfil de cliente de Maya con Zydeer como asistente de IA y Jorge Trujillo como el agente en vivo asignado actualmente.
Un día con Invent
Imagina que una clienta llamada Maya abre tu widget de chat y escribe:
“Hola, quiero hablar con una persona.”
1. La IA empieza, pero no insiste en mantener el control
El asistente de Invent saluda a Alberto según su historial:
- Sabe que ya ha usado el widget antes.
- Conoce sus preferencias de idioma (por ejemplo, inglés y español).
- Tiene memoria de pedidos o preferencias anteriores.
El asistente puede intentar ayudar primero:
“¡Hola, Alberto! Puedo ayudarte con la mayoría de las cosas al instante. ¿Nos contactas por tu pedido reciente, por facturación o por otra cosa?”
Si Alberto insiste:
“Quiero hablar con una persona.”
Invent no discute. Respeta la intención y deriva la conversación a un agente humano.
2. Derivación con contexto completo
Cuando el agente humano (por ejemplo, Jorge) toma el control, no ve un chat vacío. Ve:
- Toda la conversación hasta el momento.
- Las preferencias de Maya (p. ej., “siempre pide pizza con queso”, “le gustan los coches”, etc.).
- Su idioma, navegador y dispositivo.
- Cualquier contexto interno relevante (tickets recientes, plan, etiquetas importantes).
Todo esto es visible en un panel derecho: memorias, metadatos y asignación de asistente/agente, de modo que Jorge ya empieza conociendo al cliente, en lugar de volver a hacer preguntas básicas.
Vista de memoria del cliente que muestra preferencias guardadas, incluido el hábito de pedir todos los lunes, una preferencia por la pizza con queso y un interés por los coches.
3. Humanos e IA siguen colaborando
Incluso mientras Jorge habla directamente con Maya, la IA no ha salido de la sala:
- Puede sugerir respuestas o próximos pasos a Jorge.
- Puede traer documentos relevantes o tickets anteriores al contexto.
- Puede resumir hilos largos para un supervisor.
- Si Maya vuelve en una semana con un problema relacionado, el asistente retoma teniendo en cuenta ese historial.
Esto es soporte multiplayer en la práctica:
IA y humanos compartiendo un espacio de trabajo, en lugar de pelear por el control.
El asistente de IA automatiza una solicitud de reembolso, desde comprobar la elegibilidad hasta procesar el reembolso, antes de derivar a un agente humano que confirma los $89.99 de devolución al cliente.
Por qué la orquestación importa más que cualquier modelo individual
Los modelos son intercambiables; la orquestación es el producto.
Tareas de soporte distintas se benefician de capacidades diferentes:
- Clasificación y enrutamiento → modelos más pequeños y rápidos.
- Recuperación de conocimiento → búsqueda especializada + embeddings.
- Conversaciones largas y matizadas → modelos de lenguaje de primer nivel.
Invent orquesta todo esto detrás de una interfaz sencilla:
- Un único asistente que se siente unificado para tu equipo y tus clientes,
- Mientras que, bajo el capó, múltiples modelos y herramientas hacen exactamente los trabajos para los que son mejores. Lo llamamos Auto.
Esto tiene varias ventajas importantes:
- Resiliencia: si un modelo se degrada, podemos redirigir el tráfico.
- Control de costes: no todas las tareas necesitan un modelo caro.
- Personalización: diferentes clientes (o flujos de trabajo) pueden preferir pilas de modelos distintas.
- Y, lo más importante: tu equipo no tiene que pensar en nada de esto.
Ellos ven un asistente que funciona; nosotros nos encargamos de la orquestación.
Menos tiempo diseñando árboles de decisión, más tiempo viendo cómo se mueven las métricas
La mayoría de equipos con los que hablamos sueñan con resultados muy concretos:
- Mayor desvío a autoservicio.
- Menor tiempo medio de gestión.
- Mejor resolución en el primer contacto.
- CSAT más alto.
Invent está diseñado para enfocarte en esos resultados en lugar de en la configuración.
Porque el asistente:
- Lee tu documentación y se mantiene sincronizado con ella.
- Aprende de conversaciones pasadas.
- Comparte un espacio de trabajo con tus agentes.
- Se conecta a tus sistemas (CRM, facturación, herramientas internas).
Y con esto, dedicas mucho menos tiempo a:
- Diseñar árboles de decisión.
- Microajustar prompts.
- Microgestionar el comportamiento del bot.
En cambio, dedicas más tiempo a:
- Decidir dónde la IA debe automatizar con seguridad.
- Mejorar Instructions y enriquecer AI Knowledge.
- Observar en tus informes las tendencias de desvío y del tiempo de gestión.
Queremos que sientas que la IA es un compañero de equipo extra, no otro sistema que mantener.
Nuestra visión: soporte liderado por humanos y amplificado por IA
En un mundo donde cada proveedor dice «usamos IA para soporte», creemos que el enfoque es el equivocado.
El futuro no es la IA en lugar de las personas.
Es personas e IA compartiendo la cola de atención, cada uno haciendo lo que mejor sabe hacer.
Este es el futuro que estamos construyendo con Invent:
- La IA resuelve el 60–80% de los asuntos repetitivos: restablecimientos de contraseña, preguntas sobre planes, estado de pedidos, aclaraciones de políticas, de forma rápida y precisa, y en cualquier canal como WhatsApp, Email, Instagram y otros.
- Las personas se ocupan del 20–40% complejo, emocional o de alto impacto: escalaciones, casos límite con matices, situaciones sensibles para la relación con el cliente.
- Cada vez que una persona resuelve algo nuevo o difícil, el sistema aprende, de modo que la próxima vez la IA pueda ayudar o, como mínimo, dejar mejor preparada a la persona.
- Los gerentes y el equipo de operaciones pueden ver dónde la IA es confiable, dónde necesita ayuda y dónde faltan documentación o procesos.
Eso es lo que queremos decir cuando decimos:
No te vendemos un bot. Te ofrecemos un ecosistema escalable que se conecta con lo que ya tienes, aprende con el tiempo y convierte de forma silenciosa el trabajo de soporte más arduo en un modelo humano–IA–humano de colaboración.
El soporte siempre se trata de las personas: tus clientes y tu equipo.
Nuestro trabajo es asegurarnos de que la IA potencie a ambos lados.
Qué sigue
Si esto te resuena, probablemente ya estés sintiendo los límites de las herramientas actuales:
- Has probado algunos chatbots que lucían bien en demos, pero se desmoronaron con tráfico real.
- Has intentado conectar la IA a tu helpdesk y terminaste manteniendo más pegamento que automatización.
- Tus agentes son escépticos con la IA porque a menudo les complica el trabajo en lugar de facilitárselo.
Estamos construyendo Invent para equipos exactamente como el tuyo.
- Si quieres tratar a la IA como otro miembro de tu equipo de soporte, no como una caja negra,
- Si te importa la resolución real, no solo las respuestas,
- Si crees que el soporte es, por naturaleza, multiplayer,
entonces nos encantará conversar, mostrarte cómo funciona Invent en tu entorno y escuchar dónde quieres que la IA ayude primero.
El futuro del soporte es multiplayer.
Empieza a crear tu organización ahora en Invent.
